From 420610a41df2e455706105c6c855b9292d045eb8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: reloop Date: Sun, 19 Apr 2026 19:39:35 +0900 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?docs:=20ALGORITHM/README/report=20=EC=B5=9C?= =?UTF-8?q?=EC=8B=A0=20=EC=83=81=ED=83=9C=20=EB=B0=98=EC=98=81?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit - 가격 2,900원 통일, 기능 게이트 문서화 - 코드 규모 45,641줄/71 API/15 모델/26 페이지 - 실현가능성/시장성 섹션 전면 재작성 - 2022 교육과정 프리셋, 학교 관리 4대 기능 반영 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) --- ALGORITHM.md | 34 +++++++++++++ README.md | 135 ++++++++++++++++++++++++++++----------------------- report.md | 99 ++++++++++++++++--------------------- 3 files changed, 151 insertions(+), 117 deletions(-) diff --git a/ALGORITHM.md b/ALGORITHM.md index a072a1d..148a7a5 100644 --- a/ALGORITHM.md +++ b/ALGORITHM.md @@ -403,3 +403,37 @@ t = -(1/0.6) × ln(0.5 / 0.75) | `backend/src/study-logs/study-logs.service.ts` | 문제 풀 때 → 첫 복습 스케줄 생성 | | `backend/src/reviews/reviews.service.ts` | 복습 제출 → 다음 복습 스케줄 생성 | | `backend/src/me/me.service.ts` | 페르소나 변경 → 기존 스케줄 재계산 | + +--- + +## Free/Pro 기능 게이트 + +| 기능 | Free | Pro / School | +|------|------|-------------| +| 과목 등록 | 3개까지 | 무제한 | +| 일일 복습 큐 | 10개 | 무제한 | +| 마스터리 경로 | 차단 (403) | 전체 접근 | +| PDF 문제집 업로드 | 월 1회 | 무제한 | +| 기출 문제집 | 샘플만 | 전체 | + +게이트 구현 위치: +| 파일 | 게이트 내용 | +|------|-----------| +| `backend/src/subjects/subjects.service.ts` | Free 과목 3개 제한 | +| `backend/src/reviews/reviews.service.ts` | Free 복습 큐 10개 슬라이스 | +| `backend/src/stats/stats.service.ts` | Free 마스터리 경로 차단 | + +## 2022 개정 교육과정 프리셋 + +과목명(예: "중1수학", "고2수학")을 입력하면 해당 학년의 단원이 태그로 자동 생성된다. + +| 과목 | 단원 수 | 예시 | +|------|--------|------| +| 중1수학 | 9개 | 소인수분해, 일차방정식, 좌표평면... | +| 중2수학 | 8개 | 일차부등식, 연립일차방정식, 피타고라스... | +| 중3수학 | 7개 | 이차방정식, 이차함수, 삼각비... | +| 고1수학 | 18개 | 다항식, 복소수, 이차방정식, 집합, 함수... | +| 고2수학 | 17개 | 지수/로그, 삼각함수, 미적분, 확률통계... | +| 고3수학 | 16개 | 급수, 삼각함수 미분, 벡터, 이차곡선... | + +구현: `backend/src/subjects/curriculum-presets.ts` diff --git a/README.md b/README.md index 0907eb9..de384df 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,56 +1,65 @@ # ReLoop v2 -**잊기 전에 다시 만나는 학습법.** 에빙하우스 망각곡선 + SM-2 알고리즘으로 개인화된 복습 간격을 자동 계산하는 수학 학습 플랫폼. +**잊기 전에 다시 만나는 학습법.** 에빙하우스 망각곡선 + SM-2 알고리즘으로 개인화된 복습 간격을 자동 계산하는 학습 플랫폼. + +> 운영 서버: https://reloop.nabomhalang.co.kr ## 핵심 기능 | 기능 | 설명 | |------|------| | **적응형 복습 스케줄링** | 4가지 학습자 페르소나 + 3단계 자기평가로 최적의 복습 시점을 자동 계산 | -| **복습 캘린더** | 월간 달력에서 날짜별 복습 현황 확인, 밀린 복습 자동 이월 | -| **KICE 기출 문제집** | 수능/모의고사 수학 92문항, PDF 자동 크롭 이미지 제공 | -| **PDF 문제 분리** | 모의고사 PDF 업로드 → 텍스트 파싱으로 문제 단위 분리 → 태그 배정 → 복습 큐 등록 | -| **모의고사 모드** | 타이머 + OMR 답안 선택 + 자동 채점 + 학습 기록 일괄 생성 | -| **3단계 자기평가** | 어려움/보통/쉬움 → SM-2 기반 간격 배정 (hard=1일, easy=점점 벌어짐) | +| **복습 캘린더 + Quick Add** | 월간 달력에서 날짜별 복습 현황 확인, "+" 버튼으로 바로 학습 기록 등록 | +| **3종 문제집** | B2B 프리미엄 ebook, PDF 자동 변환 문제집, 샘플 문제집 12권 | +| **PDF 문제 분리** | 모의고사 PDF + 해설지 업로드 → 30초 만에 디지털 문제집 생성 | +| **모의고사 모드** | 사용자 설정 타이머 + OMR 답안 선택 + 자동 채점 + 집중 모드 | +| **3단계 자기평가** | 어려움/보통/쉬움 → SM-2 기반 간격 배정 | | **필기모드** | Canvas 오버레이, 펜 3색, 문제별 localStorage 저장 | | **B2B QR 등록** | 종이 문제집 QR 코드 → 앱 ebook 자동 등록 | -| **학교/학원 관리** | 학급 생성, 과제 배정, 학생별 리포트 | -| **통계 대시보드** | 단원별 정답률, 숙련도 성장 곡선, 주간 트렌드 | +| **학교/학원 관리** | 학급 생성, 일괄/개인 과제, 복습 과제, 풀이 상세 확인, 선생님 해설 공유 | +| **2022 교육과정 프리셋** | 중1~고3 과목 생성 시 단원 자동 배치 | +| **마스터리 경로** | 단원별 예상 정답률 + 마스터까지 남은 일수 예측 | +| **Freemium 구독** | Free(과목 3개, 복습 10개) / Pro(월 2,900원) / School(학생당 월 2,900원) | ## 알고리즘 -ReLoop은 두 가지 복습 경로를 제공합니다. +ReLoop은 두 가지 복습 경로를 제공합니다. 상세 설명은 [ALGORITHM.md](./ALGORITHM.md) 참조. -### 1. 페르소나 망각곡선 (기본) +### 1. SM-2 하이브리드 (메인) + +사용자가 "어려웠어/괜찮았어/쉬웠어"를 선택하면 SM-2 알고리즘이 적용됩니다. + +- **어려웠어** → 1일 후 재복습, EF -0.3 +- **괜찮았어** → 기본 간격 × 페르소나 배율 +- **쉬웠어** → 간격 확대, EF +0.15 +- 간격에 페르소나 배율 + 학습 강도 배율이 곱해짐 (최대 60일 cap) +- 망각곡선 안전장치: SM-2 간격 후 예상 P < 30%이면 자동 축소 + +### 2. 에빙하우스 망각곡선 (Legacy) ``` -S(t) = S₀ × exp(-λ × t) 실력 감쇄 +S(t) = S₀ × exp(-λ × t) 기억 감쇄 P = sigmoid(k × (S(t) - D)) 정답 확률 ``` -정답 확률 P가 기준(P_threshold) 아래로 떨어지는 시점을 다음 복습일로 설정합니다. +| 페르소나 | λ (망각속도) | 간격 배율 | +|---------|-------------|----------| +| 상위권 (senior) | 0.1 | ×1.3 | +| 중위권 (mid) | 0.2 | ×1.0 | +| 하위권 (junior) | 0.4 | ×0.8 | +| 벼락치기형 (crammer) | 0.6 | ×0.6 | -| 페르소나 | λ (망각속도) | 간격 배율 | 설명 | -|---------|-------------|----------|------| -| 상위권 (senior) | 0.1 | ×1.3 | 느린 망각, 넓은 복습 간격 | -| 중위권 (mid) | 0.2 | ×1.0 | 표준 설정 | -| 하위권 (junior) | 0.4 | ×0.8 | 빠른 망각, 조밀한 복습 | -| 벼락치기형 (crammer) | 0.6 | ×0.6 | 초단기 집중 복습 | +## 수익 모델 -| 학습 강도 | P_threshold | 의미 | -|----------|-------------|------| -| 엄격 | 0.70 | 아직 70%일 때 미리 복습 | -| 균형 | 0.50 | 반반일 때 복습 (기본) | -| 여유 | 0.35 | 많이 까먹은 후 복습 | - -### 2. SM-2 하이브리드 (자기평가 시) - -복습 시 어려움/보통/쉬움을 선택하면 SM-2 알고리즘이 적용됩니다. - -- **어려움** → 1일 후 재복습, EF -0.3 -- **보통** → 현재 간격 유지 -- **쉬움** → 간격 확대, EF +0.15 -- 간격에 페르소나 배율이 곱해짐 (최대 60일 cap) +| | Free | Pro | School | +|--|------|-----|--------| +| 가격 | 0원 | 월 2,900원 / 연 24,900원 | 학생당 월 2,900원 | +| 복습 큐 | 일일 10개 | 무제한 | 무제한 | +| 과목 | 3개 | 무제한 | 무제한 | +| PDF 업로드 | 월 1회 | 무제한 | 무제한 | +| 기출 문제집 | 샘플만 | 전체 | 전체 | +| 마스터리 경로 | 미리보기 | 전체 | 전체 | +| 학교/학원 관리 | - | - | 전체 | ## 기술 스택 @@ -74,40 +83,51 @@ reloop-v2/ │ ├── auth/ # JWT 인증 │ ├── dashboard/ # 대시보드 요약 │ ├── forget/ # 망각곡선 + SM-2 엔진 -│ ├── me/ # 프로필 (페르소나 변경 시 스케줄 재계산) +│ ├── me/ # 프로필 + 티어 전환 │ ├── problem-sets/ # 문제집 + PDF 파싱 │ │ └── parsing/ # pdftotext 기반 파서 + OCR fallback -│ ├── reviews/ # 복습 큐 (자동 이월 포함) -│ ├── stats/ # 통계 +│ ├── reviews/ # 복습 큐 (자동 이월 + Free 10개 제한) +│ ├── stats/ # 통계 + 마스터리 경로 (Pro 전용) │ ├── study-logs/ # 학습 기록 + PDF 문제 분리 -│ ├── subjects/ # 과목 -│ ├── tags/ # 태그 +│ ├── subjects/ # 과목 + 교육과정 프리셋 + Free 3개 제한 +│ ├── tags/ # 태그 (CRUD + 이름 변경) │ ├── organizations/ # 학교/학원 │ ├── classes/ # 학급 -│ └── assignments/ # 과제 +│ └── assignments/ # 과제 (일괄/개인/복습 + 풀이상세 + 선생님 노트) ├── frontend/ │ └── src/ │ ├── app/ │ │ ├── dashboard/ # 대시보드 (캘린더, 숙련도) │ │ ├── review/ # 복습 세션 (키보드 단축키) -│ │ ├── exams/ # 문제집 카탈로그 +│ │ ├── exams/ # 문제집 카탈로그 (프리미엄/내 문제집/샘플) │ │ ├── study/ -│ │ │ ├── exam/ # 모의고사 화면 +│ │ │ ├── exam/ # 모의고사 화면 (타이머 + 집중모드) │ │ │ ├── import-pdf/# PDF 문제 분리 │ │ │ └── history/ # 학습 기록 -│ │ ├── stats/ # 통계 -│ │ ├── subjects/ # 과목/태그 관리 -│ │ ├── profile/ # 프로필 + 학습설정 + 알고리즘 설명 +│ │ ├── subjects/ # 과목/태그 관리 + 색상 피커 +│ │ ├── pricing/ # 요금제 (Free/Pro/School) +│ │ ├── profile/ # 프로필 + 학습설정 + 티어 전환 │ │ └── school/ # 학교 관리 │ ├── components/ │ │ ├── ui/ # 공통 UI 컴포넌트 │ │ ├── layout/ # AppShell, SideNav, BottomNav +│ │ ├── review/ # ReviewCalendar + Quick Add │ │ └── charts/ # 망각곡선, 숙련도 차트 │ └── lib/ # API 클라이언트, 상수, 인증 └── prisma/ - └── schema.prisma # DB 스키마 + └── schema.prisma # DB 스키마 (15 모델) ``` +## 규모 + +| 항목 | 수치 | +|------|------| +| 프로덕션 코드 | 45,641줄 | +| API 엔드포인트 | 71개 | +| DB 모델 | 15개 | +| 프론트엔드 페이지 | 26개 | +| 샘플 문제집 | 12권 | + ## 빠른 시작 ### 필수 조건 @@ -160,18 +180,12 @@ pnpm dev # :3000 ```bash cd /path/to/reloop-v2 -# 백엔드 -cd backend && rm -f *.tsbuildinfo && pnpm build -pm2 restart reloop-api - -# 프론트엔드 -cd ../frontend && pnpm build -cp -r .next/static .next/standalone/.next/ -cp -r public .next/standalone/ -pm2 restart reloop-web +# 풀 배포 (백엔드 + 프론트엔드) +cd backend && npx prisma generate && npx prisma migrate deploy && rm -f *.tsbuildinfo && pnpm build && pm2 restart reloop-api +cd ../frontend && pnpm build && cp -r .next/static .next/standalone/.next/ && cp -r public .next/standalone/ && pm2 restart reloop-web ``` -## API 엔드포인트 +## 주요 API 엔드포인트 | Method | Endpoint | 설명 | |--------|----------|------| @@ -179,19 +193,20 @@ pm2 restart reloop-web | POST | `/api/auth/login` | 로그인 | | GET | `/api/auth/me` | 내 정보 | | PATCH | `/api/me/profile` | 프로필 수정 (페르소나 변경 시 스케줄 재계산) | +| PATCH | `/api/me/subscription-tier` | 구독 티어 전환 (Free/Pro/School) | | GET | `/api/dashboard/summary` | 대시보드 요약 | -| GET | `/api/reviews/queue` | 복습 큐 (밀린 복습 자동 이월) | +| GET | `/api/reviews/queue` | 복습 큐 (Free 10개 제한, 밀린 복습 자동 이월) | | POST | `/api/reviews/:id/submit` | 복습 결과 제출 | | GET | `/api/reviews/calendar` | 월간 복습 캘린더 | | GET | `/api/reviews/day` | 일별 복습 상세 | -| GET | `/api/study-logs` | 학습 기록 목록 | | POST | `/api/study-logs` | 학습 기록 생성 | | POST | `/api/study-logs/from-problem-set` | 모의고사 일괄 제출 | -| POST | `/api/study-logs/parse-pdf` | PDF 문제 분리 (OCR) | -| POST | `/api/study-logs/import-from-pdf` | 분리된 문제 등록 | +| POST | `/api/study-logs/parse-pdf` | PDF 문제 분리 | | GET | `/api/problem-sets` | 문제집 목록 | -| GET | `/api/subjects` | 과목 목록 | -| GET | `/api/stats/mastery-path` | 숙련도 성장 곡선 | +| GET | `/api/subjects` | 과목 목록 (Free 3개 제한) | +| GET | `/api/stats/mastery-path` | 마스터리 경로 (Pro 전용) | +| POST | `/api/assignments` | 과제 생성 (일괄/개인/복습) | +| GET | `/api/assignments/:id/submissions/:userId/details` | 학생 풀이 상세 | ## 라이선스 diff --git a/report.md b/report.md index 893aa6c..d271158 100644 --- a/report.md +++ b/report.md @@ -12,7 +12,7 @@ ReLoop은 에빙하우스 망각곡선과 SM-2 알고리즘을 결합한 AI 기 핵심 기능은 세 가지다. 첫째, 사용자의 문제 풀이 결과를 실시간으로 분석해 태그(단원)별 숙련도를 정량화하고, 시간에 따른 기억 감쇄를 시뮬레이션하여 정답 확률이 기준 이하로 떨어지는 정확한 시점에 복습을 예약한다. 둘째, 4가지 학습자 페르소나(상위권/중위권/하위권/벼락치기형)와 3단계 학습 강도를 조합해 18만 가지 이상의 개인화된 복습 전략을 자동 생성한다. 셋째, 모의고사 PDF를 업로드하면 이미지 크롭 기술로 문제를 자동 분리하고, 해설지에서 정답을 추출하여 즉시 풀 수 있는 디지털 문제집을 생성한다. -현재 프로토타입이 운영 서버에 배포 완료된 상태이며, 수능/모의고사 수학 92문항의 KICE 기출 라이브러리와 324개 샘플 문제를 탑재했다. 기술 스택은 NestJS + Next.js 14 + MariaDB로 구성된 풀스택 아키텍처이며, 총 38,894줄의 프로덕션 코드와 75개 API 엔드포인트, 35개 프론트엔드 페이지를 갖춘 상용 수준의 서비스다. +현재 상용 수준의 프로토타입이 운영 서버에 배포 완료된 상태이며, 수능/모의고사 기출 라이브러리와 12권의 학년별 샘플 문제집을 탑재했다. 학교/학원 관리 기능(학급 생성, 일괄/개인 과제 배정, 학생별 풀이 상세 확인, 선생님 해설 공유)과 Freemium 구독 모델(Free/Pro/School)이 구현되어 있다. 기술 스택은 NestJS + Next.js 14 + MariaDB로 구성된 풀스택 아키텍처이며, 총 45,641줄의 프로덕션 코드와 71개 API 엔드포인트, 26개 프론트엔드 페이지를 갖춘 상용 수준의 서비스다. 주요 소비자층은 수능을 준비하는 고등학생이며, B2B 학교/학원 관리 기능(학급 생성, 과제 배정, 학생별 리포트)을 통해 교육기관 시장으로 확장 가능하다. 향후 공무원 시험, 자격증, 의학 교육 등 반복 학습이 필수인 모든 영역으로 수평 확장을 목표로 한다. @@ -44,7 +44,7 @@ TAM(전체 시장): 글로벌 에듀테크 시장은 2024년 3,420억 달러 규 SAM(접근 가능 시장): 국내 온라인 교육 시장은 2024년 기준 약 25조원 규모이며, K-12(초중고) 이러닝 시장이 약 8조원을 차지한다. 이 중 문제풀이 기반 학습 도구 시장은 약 2조원으로 추산된다. -SOM(초기 목표 시장): 수능 수학 학습자 약 50만명 중, 디지털 학습 도구를 적극 활용하는 15만명을 초기 타겟으로 한다. 월 구독료 9,900원 기준 연 매출 약 178억원의 초기 시장을 형성할 수 있다. +SOM(초기 목표 시장): 수능 수학 학습자 약 50만명 중, 디지털 학습 도구를 적극 활용하는 15만명을 초기 타겟으로 한다. 월 구독료 2,900원 기준 연 매출 약 52억원의 초기 시장을 형성할 수 있다. **시장 니즈:** @@ -56,45 +56,40 @@ SOM(초기 목표 시장): 수능 수학 학습자 약 50만명 중, 디지털 ### 사업화 계획 및 실행 방안 (1500자) -**[1단계] MVP 검증 (2025 Q2 ~ Q3) — 현재 진행 중** +본 서비스의 가장 큰 강점은 이미 상용 수준의 프로토타입이 운영 서버에 배포되어 있다는 것이다. 핵심 기능인 AI 복습 스케줄링, PDF 자동 문제 분리, B2B 학교/학원 관리가 모두 구현 완료되어 있으며, 수능/모의고사 기출 라이브러리와 2022 개정 교육과정 기반 샘플 문제가 탑재되어 있다. -프로토타입이 이미 운영 서버에 배포되어 실사용 가능한 상태다. 핵심 기능이 모두 구현되어 있으며, 기술적 실현 가능성은 100% 검증됐다. +사업화는 3단계로 추진한다. -현재 구현 완료된 기능: -- SM-2 + 에빙하우스 하이브리드 복습 알고리즘 (4 페르소나 × 3 강도 = 12가지 전략) -- 복습 캘린더 (월간 달력, 밀린 복습 자동 이월) -- KICE 수능/모의고사 기출 92문항 + 324개 샘플 문제 -- PDF 문제집 업로드 → 이미지 크롭 자동 분리 → 디지털 문제집 생성 -- 모의고사 모드 (타이머 + OMR + 자동 채점) -- 3단계 자기평가 (어려움/보통/쉬움 → 간격 자동 조정) -- 필기모드 (캔버스 오버레이, 3색 펜, 문제별 localStorage 저장) -- B2B 학교/학원 관리 (학급 생성, 과제 배정, 학생별 리포트) -- QR 코드 문제집 등록 시스템 +**1단계 — 베타 검증 (0~6개월)** -이 단계에서는 베타 사용자 500명을 확보하고, 학습 데이터를 수집하여 알고리즘 정확도를 검증한다. 고등학교 3곳과 학원 5곳의 파일럿 협약을 목표로 한다. +현재 프로토타입을 기반으로 베타 사용자 500명을 확보하고 학습 데이터를 수집한다. 수능 커뮤니티(오르비, 수만휘)에 기출문제 무료 제공과 함께 앱을 공개하고, "내 복습 일정을 AI가 짜준다"는 컨셉으로 자발적 공유를 유도한다. 비용 0원의 바이럴 전략이다. 동시에 고등학교 2곳, 학원 3곳에 무료 파일럿을 제안하여 B2B 채널을 선검증한다. 이 단계의 핵심 KPI는 MAU 2,000명, 복습 이행률 50% 이상, B2B 파일럿 5곳이다. -**[2단계] AI 고도화 + 수익화 (2025 Q4 ~ 2026 Q2)** +초기 자금은 예비창업패키지(평균 5,000만 원, 최대 1억 원)를 우선 추진한다. 월 운영비는 서버 인프라 약 50만 원, 마케팅 약 150만 원으로 월 약 200만 원이며, 6개월 최소 운영비 약 1,200만 원을 확보한다. -축적된 학습 데이터를 기반으로 머신러닝 모델을 도입한다. 현재의 규칙 기반 알고리즘(SM-2)을 사용자별 학습 패턴 분석이 가능한 딥러닝 모델로 점진적으로 대체한다. Knowledge Tracing(BKT, DKT) 기법을 적용하여 문제를 풀기 전에 정답 확률을 예측하고, 가장 효율적인 문제를 추천하는 기능을 추가한다. +**2단계 — 수익화 (7~18개월)** -수익 모델은 3-tier 구독제로 설계했다: -- Free: 기본 복습 스케줄링, 월 30문제 제한 -- Pro (월 9,900원): 무제한 문제, AI 학습 분석 리포트, 맞춤형 문제 추천 -- School (학생당 월 5,500원): 교사 대시보드, 학급 리포트, 과제 관리, API 연동 +축적된 학습 데이터를 기반으로 추천 알고리즘을 고도화한다. Knowledge Tracing(BKT) 기법을 적용하여 문제를 풀기 전에 정답 확률을 예측하고, 가장 효율적인 문제를 추천하는 기능을 추가한다. 수익 모델은 Freemium 구독제와 B2B 라이선스의 이중 구조이다. -**[3단계] 확장 (2026 Q3 ~)** +B2C Freemium 구독: +- Free: 기본 복습 스케줄링, 과목 3개, 복습 큐 10개 제한 +- Pro(월 2,900원 / 연 24,900원): 무제한 복습, PDF 무제한 업로드, AI 학습 분석 리포트, 전 과목 지원 -수학 외 과목(영어, 과학, 사회)으로 확장하고, 공무원 시험/자격증 시장에 진입한다. 해외 시장(동남아, 일본)에 현지화 버전을 출시한다. +B2B 교육기관 라이선스: +- 학원(학생당 월 2,900원): 교사 대시보드, 과제 관리, 학생별 리포트 +- 학교(학급당 월 12만 원): 전체 기능 + 학부모 리포트 -**소요 비용 및 자금 확보 전략:** +B2B가 핵심 매출 동력이다. 학원 1곳 도입 시 학생 40명이 자동 유입되며, 월 12만 원 이상의 반복 매출이 발생한다. 학생은 졸업 후 개인 Pro 구독으로 전환되어 네트워크 효과를 극대화한다. -초기 운영비: 서버 인프라 월 50만원, 디자인/마케팅 월 200만원, 인건비(개발 2명, 기획 1명) 월 900만원. 연간 약 1.4억원 소요. 창업경진대회 상금 + 정부 창업지원금(예비창업패키지, K-Startup) + 초기 B2B 계약 수익으로 12개월 운영 자금을 확보한다. 2단계 진입 시 시드 투자 5억원을 유치하여 AI 팀 확장과 마케팅에 투입한다. +1년 차 예상 매출(보수적): +- B2C Pro 구독: 500명 × 2,900원 × 8개월 = 약 1,160만 원 +- B2B 학원 계약: 10곳 × 40명 × 2,900원 × 8개월 = 약 928만 원 +- 합계 약 2,100만 원 -**KPI:** -- MAU (월간 활성 사용자): 6개월 내 5,000명 -- 복습 이행률: 기존 23% → 65% 달성 -- B2B 파일럿 기관: 8곳 -- 유료 전환율: 8% +이 단계의 KPI는 MAU 5,000명, 유료 전환율 5~7%, B2B 계약 기관 10곳이다. + +**3단계 — 확장 (19~36개월)** + +수학 외 과목(영어, 과학)으로 콘텐츠를 확장하고, 교과서/문제집 출판사와 제휴하여 "종이책 QR → ReLoop 디지털 풀이" 모델을 구축한다. 출판사는 종이책 부가가치가 상승하고, ReLoop은 콘텐츠 수급 비용 없이 문제 데이터베이스를 확장할 수 있다. 나아가 EBS 등 기존 교육 플랫폼에 복습 엔진을 OEM 제공하는 B2B2C 전략으로 확장한다. --- @@ -136,7 +131,7 @@ pdftotext로 문제 번호의 bbox 좌표를 추출하고, pdftoppm으로 해당 **[기술 아키텍처]** -총 38,894줄의 프로덕션 코드. NestJS 10 백엔드(75개 API, 18개 DB 모델) + Next.js 14 프론트엔드(35개 페이지, 21개 공통 컴포넌트). JWT 인증, Rate Limiting, Prisma ORM, PM2 프로세스 관리를 통해 상용 서비스 수준의 안정성을 확보했다. +총 45,641줄의 프로덕션 코드. NestJS 10 백엔드(71개 API, 15개 DB 모델) + Next.js 14 프론트엔드(26개 페이지). JWT 인증, Rate Limiting, Prisma ORM, PM2 프로세스 관리를 통해 상용 서비스 수준의 안정성을 확보했다. --- @@ -144,48 +139,38 @@ pdftotext로 문제 번호의 bbox 좌표를 추출하고, pdftoppm으로 해당 ### 시장 분석 및 경쟁력 확보방안 (1500자) -**[시장 분석]** +국내 에듀테크 시장은 2025년 약 10조 원 규모로 성장하였으며(전자신문, 2022), 글로벌 적응형 학습 시장 또한 2025년 약 51억 달러에서 2030년 약 127억 달러로 확대될 것으로 예상되며, 연평균 약 20%의 고성장이 전망된다(Mordor Intelligence, 2025). 글로벌 플래시카드 및 간격 반복 학습 앱 시장 역시 약 25억 달러 규모로, 연평균 15%의 안정적 성장세를 보이고 있다(Archive Market Research, 2025). ReLoop은 적응형 학습과 간격 반복이 교차하는 고성장 지점에 위치한 서비스이다. -국내 에듀테크 시장은 코로나19 이후 급성장하여 2024년 약 25조원 규모에 달한다. 특히 AI 기반 개인화 학습 분야는 연평균 25% 이상의 성장률을 보이며, 2027년까지 국내만 3조원 규모로 확대될 전망이다(한국교육학술정보원, 2024). +**경쟁사 분석:** -ReLoop이 공략하는 "문제풀이 복습 최적화" 시장은 블루오션이다. 기존 에듀테크는 "강의 제공"(메가스터디, 대성마이맥)과 "문제 생성"(수학의정석 앱, 매쓰플랫) 두 축에 집중해 있으며, "복습 시점 최적화"를 전문으로 하는 서비스는 국내에 사실상 부재하다. 해외의 Anki, SuperMemo는 암기 학습에 특화되어 있어 문제풀이 학습과는 사용자 경험이 크게 다르다. +Anki는 전 세계 SRS 시장의 대표 주자로, 미국 의대생의 86.2%가 사용하며 일일 사용률 66.5%에 달한다. 그러나 플래시카드 기반 암기에 최적화되어 있어 수학 문제풀이와 같은 풀이 과정 중심 학습에는 UX가 부적합하며, 초기 진입 장벽이 높다. Quizlet(MAU 6,000만)은 AI 기반 추천을 강화하고 있으나 복습 시점 자동 최적화는 부재하다. 콴다(누적 1억, 국내 중고생 약 50% 사용)는 AI 문제 풀이 해설에 특화되어 있으나 풀이 이후 학습 관리 기능은 없다. 매쓰플랫은 문제 생성에 강하나 복습 스케줄링이 미흡하다. -**[경쟁사 분석]** +**ReLoop의 핵심 차별점:** -직접 경쟁사: 없음. "문제풀이 + 망각곡선 기반 복습 스케줄링"을 결합한 서비스는 국내외 모두 공백 상태다. +기존 서비스가 '문제를 푸는 과정'까지를 지원하는 데 그친다면, ReLoop은 문제 풀이 이후의 학습 전 과정을 관리한다. 학습의 단절 지점인 복습을 자동화함으로써 학습 효율을 구조적으로 개선한다. 포지셔닝: "문제를 풀었다면, 복습은 ReLoop이 관리한다." -간접 경쟁사: -- 매쓰플랫: 수학 문제 자동 생성 → 복습 스케줄링 없음 -- 클래스팅 AI: 학교 LMS → 개인 학습 최적화 부족 -- Photomath: 문제 풀이 해설 → 복습 관리 없음 -- Anki: 플래시카드 암기 → 문제풀이 비적합, UX 진입장벽 높음 +**수익 구조의 확장성:** -**[STP 전략]** +ReLoop의 수익 모델이 단순 구독을 넘어 확장 가능한 이유는 B2B 네트워크 효과에 있다. 학원 1곳이 도입하면 학생 30~50명이 자동 유입된다. 이 학생들이 졸업 후 개인 Pro 구독으로 전환되면서 B2B가 B2C 성장을 견인하는 선순환 구조가 형성된다. 2년 차 기준, B2C 4,000명(연 24,900원) 약 1억 원, B2B 50곳(학생당 월 2,900원) 약 7,000만 원, 출판사 제휴 3곳(월 200만 원) 7,200만 원으로 합계 약 2.4억 원의 매출이 전망된다. -Segmentation: (1) 자기주도학습 고등학생, (2) 학원/과외에 의존하는 학생, (3) 교육기관(학교/학원) +**타겟 전략(STP):** -Targeting: 1차 타겟은 "자기주도학습 고등학생" 중 수학 과목 학습자. 이들은 이미 문제를 많이 풀고 있으나 복습 체계가 없어 학습 효율이 낮다. 2차 타겟은 B2B 교육기관으로, 학생 관리와 과제 배정이 필요한 학원을 대상으로 한다. +1차 타겟은 수능 수학을 준비하는 자기주도 학습형 고등학생이다. 2026학년도 수능 수학 응시자 약 42만 명 중 디지털 학습 도구를 적극 활용하는 약 30만 명을 초기 시장으로 설정한다. 2차 타겟은 B2B 교육기관이다. 학원장 입장에서 "학생당 2,900원으로 자동 채점, 복습 관리, 학부모 리포트"는 강사 인건비 대비 압도적 비용 효율을 제공한다. -Positioning: "풀었으면, 복습은 ReLoop이 알아서." — 문제를 풀면 AI가 최적의 복습 시점을 계산해주는 유일한 플랫폼. +**마케팅 실행 전략:** -**[마케팅 전략]** - -Phase 1 — 바이럴 (비용 0): 수능 커뮤니티(오르비, 수만휘) 후기 마케팅. "내 복습 일정을 AI가 짜준다"는 컨셉으로 자발적 공유 유도. 기출문제 무료 제공으로 진입장벽 제거. - -Phase 2 — B2B 확장: 학원에 무료 파일럿 제안 → 학생별 복습 이행률/숙련도 리포트 제공 → 학부모 만족도 상승 → 유료 전환. 학원 1곳이 채택하면 학생 30~50명이 자동 유입되는 네트워크 효과. - -Phase 3 — 콘텐츠 파트너십: EBS, 교과서 출판사와 제휴하여 기출문제 DB를 확대하고, ReLoop의 복습 기능을 OEM으로 제공. "ReLoop Inside" 전략으로 기존 교육 플랫폼에 복습 엔진을 B2B2C로 공급. +Phase 1(바이럴, 비용 0원): 수능 커뮤니티에 기출문제 무료 제공, 복습 캘린더 스크린샷 공유로 자연 확산. Phase 2(B2B 파일럿): 학원 대상 무료 파일럿 후 학생별 복습 이행률 리포트를 제공하여 데이터 기반 학습 관리의 효과를 체감시킨다. Phase 3(콘텐츠 확장): 출판사 제휴로 문제 DB 확장 및 B2B2C 전략으로 확장한다. **[수익 구조]** | 수익원 | 단가 | 목표 | |--------|------|------| -| Pro 구독 (B2C) | 월 9,900원 | 1년 내 유료 2,000명 | -| School 라이선스 (B2B) | 학생당 월 5,500원 | 기관 8곳, 학생 1,200명 | -| 프리미엄 문제집 (B2C) | 권당 3,900원 | 월 500권 판매 | +| Pro 구독 (B2C) | 월 2,900원 / 연 24,900원 | 1년 내 유료 700명 | +| School 라이선스 (B2B) | 학생당 월 2,900원 | 기관 10곳, 학생 400명 | +| 프리미엄 문제집 (B2C) | QR 등록제 | 출판사 제휴 후 | | 복습 엔진 API (B2B2C) | 건당 과금 | 2단계 이후 | -1년 차 예상 매출: 약 3.2억원 +1년 차 예상 매출: 약 2,100만원 (보수적 추산) --- @@ -195,7 +180,7 @@ Phase 3 — 콘텐츠 파트너십: EBS, 교과서 출판사와 제휴하여 기 **대표: 나봄하랑 — 풀스택 개발자 겸 AI 엔지니어** -현역 군 복무 중에도 독학으로 프론트엔드/백엔드/인프라를 모두 아우르는 풀스택 개발 역량을 갖추었다. ReLoop v2의 전체 아키텍처 설계, 38,894줄의 코드 작성, 알고리즘 구현, 서버 배포를 1인으로 수행했다. +현역 군 복무 중에도 독학으로 프론트엔드/백엔드/인프라를 모두 아우르는 풀스택 개발 역량을 갖추었다. ReLoop v2의 전체 아키텍처 설계, 45,641줄의 코드 작성, 71개 API 엔드포인트, 26개 페이지 개발, 알고리즘 구현, 서버 배포를 1인으로 수행했다. 보유 기술: TypeScript, React/Next.js, NestJS, Prisma/MariaDB, Linux 서버 관리, AI/ML 기초, 인지심리학(에빙하우스/SM-2 알고리즘 구현)